3. Methods3.1. Study areaThe study area of this paper is metropolitan  การแปล - 3. Methods3.1. Study areaThe study area of this paper is metropolitan  ไทย วิธีการพูด

3. Methods3.1. Study areaThe study

3. Methods
3.1. Study area
The study area of this paper is metropolitan Perth, the state
capital of Western Australia and the fourth largest Australian city,
after Sydney, Melbourne and Brisbane. In Perth, there are
five train
lines (Armadale, Fremantle, Joondalup, Midland and Mandurah
lines), with one spur line (the Thornlie line), giving an overall
starlike shape to this system (see Fig. 2). The total railway is
173.1 km in length and covers 69 train stations (Department of
Infrastructure and Transport, 2012).
3.2. Data collection and preparation
The data used in this paper were collected from two sources: a
field survey and archival data from related government departments.
Data such as geographical data (e.g., land use, Railway,
Road, Strategic Transport Evaluation Model (STEM) zone) and
previous survey data (e.g., 2008 P&R survey) were from the
Department of Transport (DoT), Public Transport Authority (PTA)
and The Department of Planning (DoP), Western Australia.
Intercept surveys were conducted to collect commuters’ trip
diaries and their attitudes to station facilities and service quality.
Seven train stations were selected—Warwick, Greenwood, Mur-
doch, Warnbro, Midland, Cannington, and Claremont—and the data
were collected from 6:00 AM to 6:00 PM on July 31 and August 1,
2012. At these stations, respondents aged 18 and over were asked
to complete a self-administered questionnaire. In total, 940 survey
responses were used in this study.
Based on the research framework, 11 factors were used for
station choice modelling. The four factors in green colour in Table 1
were derived directly from the survey data, while the others
needed further calculation. Table 2 describes traveller and trip
characteristics of the sample used in this study.
3.3. Data analysis framework
The goal of study is to understand whether the chosen station
is the nearest station choice or not (1, or 0). In this sense, the
logistic regression model works as a classifier for understanding
the probability of choosing the nearest station among the chosen
stations. The logistic models estimate the conditional distribu-
tion of the response Y, given the input variables X, Pr (Y = 1 |X = x).
which is a binary output from the input variables, such as train
users' and their trips’ characteristics. The parameters of x, which is
best
fit to the data, was solved using Maximum likelihood
estimation. It can easily modify log p, which has an unbounded
range, using logistic transformation, logP=1  p, which is the
natural logarithm of odds that train users choose the nearest train
station. Therefore, we can transform the function of x into linear
function. Actually, logistic regression is linear interpolation for the
log-odds (Faraway, 2005). Fig. 3 summarises the data analysis
procedure. If the chosen station is the nearest station, the
dependent variable is one, otherwise it is zero. The independent
variables (Xn in Eq. (1)) are the characteristics of chosen stations,
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
3. วิธี3.1 การศึกษาพื้นที่พื้นที่ศึกษาของกระดาษนี้เป็นนครเพิร์ธ รัฐเมืองหลวงของออสเตรเลียตะวันตกและออสเตรเลียเมืองใหญ่สี่หลังจากซิดนีย์ เมลเบิร์น และบริสเบน เพิร์ธ มีรถไฟ 5บรรทัด (อาร์มาเดล ฟรีแมนเทิล จูนดาลัพ คอร์ปอร์เร และแมนดูร่าห์บรรทัด), บรรทัดหนึ่งเดือย (Thornlie บรรทัด), ให้การโดยรวมรูปร่างเป็น starlike ระบบนี้ (ดู Fig. 2) รถไฟรวมเป็น173.1 กม.ในความยาวและครอบคลุม 69 สถานีรถไฟ (ภาควิชาโครงสร้างพื้นฐานและการขนส่ง 2012)3.2 รวบรวมข้อมูลและการเตรียมข้อมูลที่ใช้ในเอกสารนี้ถูกเก็บรวบรวมจากแหล่งที่สอง: การสำรวจและเก็บถาวรข้อมูลจากหน่วยงานรัฐบาลที่เกี่ยวข้องข้อมูลเช่นข้อมูลทางภูมิศาสตร์ (เช่น ที่ดินใช้ รถไฟถนน เขตยุทธศาสตร์ขนส่งประเมินรูปแบบ (ก้าน)) และข้อมูลสำรวจก่อนหน้านี้ (เช่น 2008 P และ R ที่สำรวจ) ได้จากการกรมคมนาคม (DoT), หน่วยงานระบบขนส่งสาธารณะ (PTA)และแผนกวางแผน (รับ) ออสเตรเลียตะวันตกสำรวจจุดตัดแกนได้ดำเนินการรวบรวมของผู้เดินทางไดอารีส์และทัศนคติของสถานีสิ่งอำนวยความสะดวกและคุณภาพบริการเลือกสถานีรถไฟเจ็ด — ว่าวอร์ริค Greenwood -doch, Warnbro คอร์ปอร์เร Cannington และโรงแรมแคลร์มองต์ — และข้อมูลได้รวบรวมจาก 6:00 AM ถึง 6:00 น. 31 กรกฎาคมและ 1 สิงหาคม2012. สถานีเหล่านี้ ผู้ตอบอายุ 18 และกว่าถูกถามการกรอกแบบสอบถามที่มีการปกครองตนเอง รวม สำรวจความคิดเห็นที่ 940คำตอบที่ใช้ในการศึกษานี้ตามกรอบงานวิจัย ปัจจัย 11 ใช้สำหรับสถานีการสร้างแบบจำลองทางเลือก ปัจจัยสี่สีเขียวในตารางที่ 1ได้มาโดยตรงจากข้อมูลสำรวจ ในขณะที่คนอื่น ๆต้องคำนวณเพิ่มเติม ตารางที่ 2 อธิบายเดินและเดินลักษณะของตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษานี้3.3 กรอบวิเคราะห์ข้อมูลเป้าหมายของการศึกษาคือการ เข้าใจว่าสถานีท่านเป็นการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุด หรือไม่ (1 หรือ 0) ในความรู้สึกนี้ การแบบจำลองถดถอยโลจิสติกทำงานเป็น classifier เพื่อความเข้าใจความน่าเป็นของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดระหว่างเลือกสถานี ประเมินแบบจำลอง logistic เงื่อนไข distribu-สเตรชันของตอบ Y ให้ป้อนค่าตัวแปร X, Pr (Y = 1 | X = x)ซึ่งเป็นผลจากตัวแปรอินพุต เช่นรถไฟไบนารีผู้ใช้และตัวเดินลักษณะนี้ พารามิเตอร์ของ x ซึ่งเป็นดีที่สุดพอดีกับข้อมูล ถูกแก้ไขโดยใช้ความเป็นไปได้สูงสุดการประเมินการ สามารถได้อย่างง่ายดายปรับเปลี่ยนล็อก p ซึ่งมีการงที่ช่วง การใช้ logistic แปลง logP = 1 p ซึ่งเป็นลอการิทึมธรรมชาติของราคาที่ผู้ใช้รถเลือกรถไฟที่ใกล้ที่สุดสถานี ดังนั้น เราสามารถเปลี่ยนฟังก์ชันของ x เป็นเชิงเส้นฟังก์ชันการ จริง การถดถอยโลจิสติกจะสอดแทรกเชิงเส้นสำหรับการล็อกราคา (Faraway, 2005) Fig. 3 summarises การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นตอนการ ถ้าสถานีท่านเป็นสถานีที่ใกล้ที่สุด การขึ้นอยู่กับตัวแปรเป็นหนึ่ง หรือ เป็นศูนย์ อิสระในการตัวแปร (Xn ใน Eq. (1)) มีลักษณะของสถานีท่าน
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
3. วิธีการ
3.1 พื้นที่ศึกษาพื้นที่การศึกษาของงานวิจัยนี้คือนครเพิร์ ธ รัฐเมืองหลวงของออสเตรเลียตะวันตกและสี่เมืองที่ใหญ่ที่สุดของออสเตรเลียหลังจากที่ซิดนีย์, เมลเบิร์นและบริสเบน ในเพิร์ ธ มีห้ารถไฟสาย(อาร์, Fremantle, Joondalup ประเทศและ Mandurah เส้น) กับกระตุ้นเส้น (เส้น Thornlie) ทำให้โดยรวมรูปร่างเหมือนดาวกับระบบนี้(ดูรูปที่. 2) รถไฟรวม173.1 กิโลเมตรยาวและครอบคลุม 69 สถานีรถไฟ(กรมโครงสร้างพื้นฐานและการขนส่ง 2012). 3.2 การเก็บรวบรวมข้อมูลและการจัดเตรียมข้อมูลที่ใช้ในบทความนี้ได้ถูกรวบรวมจากสองแหล่ง: ก. การสำรวจภาคสนามและเก็บถาวรข้อมูลจากหน่วยงานราชการที่เกี่ยวข้องเช่นข้อมูลข้อมูลทางภูมิศาสตร์(เช่นการใช้ที่ดินการรถไฟถนนประเมินผลยุทธศาสตร์การขนส่งรุ่น(STEM) โซน ) และข้อมูลการสำรวจก่อนหน้า(เช่น 2008 P & สำรวจ R) มาจากกรมการขนส่งทางบก(dot), การขนส่งสาธารณะ (PTA) และภาควิชาการวางแผน (DOP) ออสเตรเลียตะวันตก. สำรวจสกัดกั้นได้ดำเนินการในการเก็บรวบรวมผู้โดยสาร 'เดินทางไดอารี่และทัศนคติของพวกเขาสิ่งอำนวยความสะดวกที่สถานีและคุณภาพการบริการ. เซเว่นสถานีรถไฟได้รับการคัดเลือก-Warwick, กรีนวูด Mur- doch, Warnbro ประเทศ, Cannington และแคลร์และข้อมูลที่ถูกเก็บรวบรวม6:00-06:00 กรกฏาคม วันที่ 31 เดือนสิงหาคม 1, ปี 2012 ที่สถานีเหล่านี้ผู้ตอบแบบสอบถามที่มีอายุ 18 และถูกถามให้เสร็จสมบูรณ์แบบสอบถาม โดยรวมแล้ว 940 สำรวจการตอบสนองที่ถูกนำมาใช้ในการศึกษานี้. อยู่บนพื้นฐานของกรอบการวิจัยที่ 11 ปัจจัยที่ถูกนำมาใช้สำหรับสถานีการสร้างแบบจำลองทางเลือก ปัจจัยสี่สีสีเขียวในตารางที่ 1 ที่ได้รับโดยตรงจากข้อมูลการสำรวจในขณะที่คนอื่น ๆที่จำเป็นต่อการคำนวณ ตารางที่ 2 อธิบายเดินทางและการเดินทางลักษณะของกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้. 3.3 กรอบการวิเคราะห์ข้อมูลเป้าหมายของการศึกษาคือการเข้าใจว่าสถานีได้รับการแต่งตั้งเป็นทางเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดหรือไม่(1 หรือ 0) ในความรู้สึกนี้รูปแบบการถดถอยโลจิสติกทำงานเป็นลักษณนามสำหรับการทำความเข้าใจน่าจะเป็นของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดในหมู่ที่เลือกสถานี โมเดลโลจิสติกประมาณกระจายเงื่อนไขการตอบสนองของ Y ที่ได้รับตัวแปร x, พีอาร์ (Y = 1 | X = x). ซึ่งเป็นผลผลิตไบนารีจากตัวแปรเช่นรถไฟของผู้ใช้และการเดินทางของพวกเขาลักษณะ พารามิเตอร์ของ x ซึ่งเป็นที่ดีที่สุดที่เหมาะสมกับข้อมูลที่ได้รับการแก้ไขโดยใช้ความน่าจะเป็นสูงสุดประมาณค่า มันสามารถปรับเปลี่ยนหน้าเข้าสู่ระบบซึ่งมีมากมายหลากหลายโดยใช้การเปลี่ยนแปลงโลจิสติก LogP = 1? พีซึ่งเป็นลอการิทึมธรรมชาติของอัตราต่อรองที่ฝึกอบรมผู้ใช้เลือกที่ใกล้ที่สุดรถไฟสถานี ดังนั้นเราจึงสามารถเปลี่ยนฟังก์ชั่นของ x เชิงเส้นเข้าไปในฟังก์ชั่น อันที่จริงการถดถอยโลจิสติกเป็นเชิงเส้นสำหรับการเข้าสู่ระบบการต่อรอง (Faraway 2005) มะเดื่อ. 3 สรุปการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นตอน ถ้าสถานีได้รับการแต่งตั้งเป็นสถานีที่ใกล้ที่สุดที่ตัวแปรตามเป็นหนึ่งมิฉะนั้นจะเป็นศูนย์ อิสระตัวแปร (Xn ในสมการ (1).) จะมีลักษณะของสถานีที่เลือก

















































การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
3 . วิธีการ
3.1 .
พื้นที่ศึกษาศึกษาพื้นที่ของกระดาษนี้เป็นนครเพิร์ธ เมืองหลวงของรัฐ
ออสเตรเลียตะวันตกและเมืองที่ใหญ่ที่สุดของออสเตรเลีย 4
หลังจากซิดนีย์ เมลเบิร์น บริสเบน ในเมืองเพิร์ธ มีห้าสายรถไฟ

( Armadale Fremantle , จูนดาลุพ , ภาคกลาง , Mandurah
และเส้น ) กับสายเดือย ( thornlie บรรทัด ) ให้มีรูปร่างโดยรวม starlike
ระบบนี้ ( ดูรูปที่ 2 )รถไฟรวม
173.1 กิโลเมตรในความยาวและครอบคลุม 69 สถานีรถไฟ ( ภาควิชา
โครงสร้างพื้นฐานและการขนส่ง , 2012 )
2 . การเก็บรวบรวมข้อมูลและการใช้ข้อมูลในกระดาษ
ครั้งนี้นำมาจากสองแหล่ง :
ภาคสนามและข้อมูลจดหมายเหตุจากหน่วยงานรัฐบาล .
ข้อมูลเช่นข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ( เช่นการใช้ที่ดินรถไฟ
ถนนรูปแบบการประเมินยุทธศาสตร์การขนส่ง ( ต้น ) โซน ) และ
ข้อมูลการสำรวจก่อนหน้านี้ ( เช่น & 2008 P R (
) จากกรมขนส่ง ( DOT ) การขนส่งสาธารณะ ( PTA )
และแผนกวางแผน ( DOP ) ออสเตรเลียตะวันตก มีวัตถุประสงค์เพื่อรวบรวมการสำรวจสกัดกั้น

การเดินทางของผู้โดยสาร ไดอารี่และทัศนคติของพวกเขาไปยังสถานีสิ่งอำนวยความสะดวกและบริการคุณภาพ
เจ็ดสถานีรถไฟที่ Warwick , Greenwood , มูร์ -
doch warnbro , , ภาคกลาง , cannington และ Claremont และเก็บข้อมูล
ตั้งแต่ 6.00 น. ถึง 06.00 น. วันที่ 31 กรกฎาคม และ 1 สิงหาคม
2012 ที่สถานีนี้ ผู้ตอบแบบสอบถามที่มีอายุ 18 ขึ้นไปถาม
กรอกแบบสอบถาม ทั้งหมด แต่การตอบสนองการสำรวจ

ใช้แบบสอบถาม ตามกรอบการวิจัย11 ปัจจัยใช้เป็นสถานี
เลือกนางแบบ สี่ปัจจัยสีเขียวในตารางที่ 1
ได้โดยตรงจากข้อมูลการสำรวจในขณะที่ผู้อื่น
ต้องการการคำนวณเพิ่มเติม ตารางที่ 2 การอธิบายลักษณะการเดินทางของนักท่องเที่ยว และกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษา
.
3.3 . ข้อมูลการวิเคราะห์กรอบ
เป้าหมายของการศึกษาเพื่อทำความเข้าใจว่าเลือกสถานี
เป็นสถานีที่ใกล้ที่สุด เลือก หรือ ไม่ ( 1 หรือ 0 ) ในความรู้สึกนี้ ,
การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก ทำงานเป็นส่วนขยายสำหรับความเข้าใจ
ความน่าจะเป็นของการเลือกสถานีที่ใกล้ที่สุดระหว่างเลือก
สถานี โลจิสติกแบบประเมินเงื่อนไขของการ distribu -
Y ให้ใส่ตัวแปร x , PR ( Y = 1 | X = X )
ซึ่งเป็นผลผลิตไบนารีจากข้อมูลตัวแปร
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: